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고객관리 분석 | 파레토 분석 | ABC 분석

📈 고객관리 분석 | 파레토 분석 | ABC 분석

이재철
|
June 5, 2024

📈 고객관리 분석 | 파레토 분석 | ABC 분석

커머스의 경우 다양한 브랜드나 카테고리, 상품을 서비스 하는 경우가 많습니다.

만약 그 중 우리가 서비스하는 브랜드 가지수가 소수면 브랜드 관리에 큰 문제가 없지만 100개 혹은 1000개 이상 많은 브랜드를 가지고 있다면 모든 브랜드를 동일하게 관리하는 것은 어렵습니다.

이 때 집중해야 하는 브랜드와 아닌 브랜드를 통계적으로 나누는 방법을 쓴다면 좀 더 효과적으로 매출을 관리할 수 있습니다.

🔤 ABC 분석은 통계적 방법으로 전체 집단을 A,B,C 그룹으로 나누어 관리효율을 높여 매출 효과를 높이는 분석 방법입니다.

ABC 분석에서 그룹을 나누는데 활용하는 방법은 파레토 법칙 입니다. 때문에 파레토 분석이라고 부르기도 합니다.

파레토 ABC 분석 - Target % 0.8
*Target % 0.8

‍

파레토 ABC 분석 - Target % 0.5
*Target % 0.5

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파레토 법칙은 20% 소수가 80% 다수에 영향을 준다는 법칙입니다. 해당 법칙을 활용하여 80% 매출을 발생시키는 소수의 브랜드를 최우선 관리그룹으로 분류하고 나머지 그룹을 95% 기준으로 구분하는 방식입니다.

‍

🔵 A 그룹 : 매출 누적기준 80% 발생시키는 상위 브랜드 그룹 A

파레토 ABC 분석 - 매출 누적기준 80% 발생시키는 상위 브랜드 그룹 A
*그룹 A

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🟡 B 그룹 : 매출 누적기준 80% 이상 95% 미만 발생시키는 일반 브랜드 그룹 B

매출 누적기준 80% 이상 95% 미만 발생시키는 일반 브랜드 그룹 B
*그룹 B

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🟠 C 그룹 : 매출 누적기준 95% 이상 발생시키는 하위 브랜드 그룹 C

파레토 ABC 분석 - 매출 누적기준 95% 이상 발생시키는 하위 브랜드 그룹 C
*그룹 C

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이렇게 브랜드를 매출기준으로 세분화하여 A 그룹에 집중한 매출 전략을 구현한다면 B그룹이나 C그룹에 대한 동일 관리 대비 높은 매출을 기대할 수 있습니다.

👉 예시는 브랜드 하나만 활용하였습니다. 이를 카테고리나 상품 혹은 고객 분류에도 활용해 볼 수 있습니다.

👉 파레토 분석을 활용하여 여러분의 서비스에 맞는 최적화 방식을 고민해보세요.

시각화는 루커스튜디오를 통해 만들어봤습니다. 추후에 필터나 대화형 시각화를 위한 추가적인 기능들이 좀 더 더해질 것 같습니다.

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📊 BI : 루커스튜디오 / Lookerstudio

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원본 포스팅 링크

📈 고객관리 분석 | 파레토 분석 | ABC 분석

이재철
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